计量经济学第四版重点公式，计量经济学基本公式

1、标准差公式：D(X)=E(X2)-E2(X)；协方差公式：COV（X,Y）=E([X-E(X)][Y-E(Y)])；有关系数公式：协方差/[根号D（X）*根号D（Y）]。

2、有关系数是早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标是研究变量当中线性有关程度的量，大多数情况下用字母r表示。因为研究对象的不一样，有关系数有各种定义方法，较为经常会用到的是皮尔逊有关系数。

3、有关表和有关图可反映两个变量当中的相互关系及其有关方向，但没办法确切地表达两个变量当中有关的程度。有关系数是用以反映变量当中有关关系密切程度的统计指标。有关系数是按积差方式计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量当中有关程度；着重研究线性的单有关系数。

4、需说明的是，皮尔逊有关系数并非唯一的有关系数，但是，常见的有关系数，以下解释都是针对皮尔逊有关系数。

5、依据有关情况当中的不一样特点，其统计指标的名称带来一定不一样。如将反映两变量间线性有关关系的统计指标称为有关系数（有关系数的平方称为判断系数）；将反映两变量间曲线有关关系的统计指标称为非线性有关系数、非线性判断系数；将反映多元线性有关关系的统计指标称为复有关系数、复判断系数等。

LM统计量=Obs*R-squared它渐进服从卡方分布，假设太大，这拒绝原假设

在eviews中看p值就可以，假设p值比较小，例如小于0.005，则拒绝原假设，觉得原模型存在自有关。

计量经济学的S.Eofregression算法请看下方具体内容：假设你的模型是y=Xb+u，假设你的X矩阵是n*k第一要把系数b，用回归的方式算出来。例如OLS就是 b=(X'*X)^{-1}*X'*y.然后把残差项算出来，u=y-Xb后SEofregression就等于 s^2=u'*u/(n-k)

df是自由度的意思是英文degree of freedom的缩写。是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。

此公式为：df=n-k。这当中n为样本数量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。用于抽样分布中。

期望我的回答对你有一定的帮助！

t=（参数估计值-参数值）/估计参数的样本标准差

从样本推断整体一般是通过统计量进行的。比如x1，x2，…，xn是从正态整体N(μ,1）中抽出的简单随机样本。

这当中均值μ是未知的，为了对μ作出推断，计算样本均值。可以证明，在一定意义下，塣包含样本中相关μ的都信息，因而能对μ作出良好的推断。这里只依赖于样本x1，x2，…，xn是一个统计量。

1、标准差公式：D(X)=E(X2)-E2(X)；协方差公式：COV（X,Y）=E([X-E(X)][Y-E(Y)])；有关系数公式：协方差/[根号D（X）*根号D（Y）]。

2、有关系数是早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标是研究变量当中线性有关程度的量，大多数情况下用字母r表示。因为研究对象的不一样，有关系数有各种定义方法，较为经常会用到的是皮尔逊有关系数。

3、有关表和有关图可反映两个变量当中的相互关系及其有关方向，但没办法确切地表达两个变量当中有关的程度。有关系数是用以反映变量当中有关关系密切程度的统计指标。有关系数是按积差方式计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量当中有关程度；着重研究线性的单有关系数。

4、需说明的是，皮尔逊有关系数并非唯一的有关系数，但是，常见的有关系数，以下解释都是针对皮尔逊有关系数。

5、依据有关情况当中的不一样特点，其统计指标的名称带来一定不一样。如将反映两变量间线性有关关系的统计指标称为有关系数（有关系数的平方称为判断系数）；将反映两变量间曲线有关关系的统计指标称为非线性有关系数、非线性判断系数；将反映多元线性有关关系的统计指标称为复有关系数、复判断系数等。

针对一元线性回归模型，SST有n-1个自由度；SSE有1个自由度；SSR有n-2个自由度。

因为一元线性耽归方程在建立时要求离回归的平方和小，即按照“小二乘法”原理来建立回归方程。

回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方式。运用十分广泛，回归分析根据涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；根据因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；根据自变量和因变量当中的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。假设在回归分析中，只涵盖一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这样的回归分析称为一元线性回归分析。假设回归分析中涵盖两个或两个以上的自变量，且自变量当中存在线性有关，则称为多重线性回归分析。

在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方式。回归分析根据涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；根据因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；根据自变量和因变量当中的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

在大数据信息内容服务平台分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）当中的关系。这样的技术一般用于预测分析，时间序列模型还有发现变量当中的因果关系。

多元回归中SST=SSE+SSR公式怎么推导出来，就是“小二乘法”

计量和统计学中的rss ess 和sse ssr

但是，Regression和Error是两个名词他们要用of 或者 from放在后面又因为意思的不一样就变成了RSS=SSE ESS=SSR。

1、S.D dependent var是被解释变量Y的标准差，简称SD。

TSS：Total sum of squares，即原始数据和均值之差的平方和。

TSS与SD存在下方罗列出来的关系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

2、回归平方和： ESS (explained sum of squares)即预测数据与原始数据均值之差的平方和，这部分差异是回归可解释的部分。



残差平方和 RSS (residual sum of squares)，也称剩下平方和。

该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和。



总平方和TSS （Total Sum of Squares) 即原始数据和均值之差的平方和，公式请看下方具体内容



三者当中的关系是TSS＝RSS＋ESS

由此，可以得到：ESS=TSS-RSS=SD^2*(N-1)-RSS

扩展资料：

1、S.D dependent var是被解释变量Y的标准差。标准差（Standard Deviation）是离均差平方的算术平均数的平方根是方差的算术平方根。S.D dependent var反映被解释变量Y的离散程度。

2、TSS（Total sum of squares）原始数据和均值之差的平方和。与SD存在下方罗列出来的关系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

3、决定系数是因变量Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变量X来解释. 在Y的总平方和中，由X导致的平方和所占的比例。

表达式：R平方=ESS/TSS=1-RSS/TSS

r的平方就等于r×r，假设r＝5，既然如此那，r的平方就等于5×5=25。

这个主要还是要先得出系数的方差协方差矩阵。详细做法。独立变量矩阵X=【x1 x2】,e是残差向量。故此，系数的方差协方差矩阵A=σ^2*(XX)^(-1)σ^2是扰动项的方差的不偏推定值=ee/(n-2)

；这样完全就能够算出来A假设A= a1 a2 a3 a4b1,b2的方差分别是对角线的成分。其实就是常说的Var（b1）=a1；Var（b1）=a4